1. 逆翻訳プロンプトの基本構造と導入のメリット

医学用語を一般向けに変換する「逆翻訳」プロンプトとは、高度な専門用語（原稿）をインプットとし、対象読者（患者や一般人）の理解度レベルに合わせた平易な言葉（出力）に変換する一連の指示文です。このプロンプトの核となるのは、「役割（ペルソナ）」「制約条件」「ターゲット」の3要素です。具体的には、AIに「あなたは患者コミュニケーションの専門家である」と役割を与え、出力形式を「専門用語を一切使わない」「1文を30文字以内にする」といった制約で縛り、最終的なターゲット読者を明確に定義します。

このプロンプトをDifyなどのプラットフォームにテンプレートとして実装することで、誰でも一貫した品質で専門文書を平易化できるようになります。これにより、医療従事者の文書作成にかかる時間を平均で約25%短縮できるだけでなく、患者さんの理解度向上による問い合わせ件数の削減（約40%）にも貢献します。

2. AIに「共感力」を持たせるペルソナ指定術

患者さん向けの文書を作成する際、重要なのは「誰に」伝えるかというペルソナ設定です。例えば、小児の患者さんにはひらがな中心でイラストを多用した「アセント文書」を、高齢の患者さんには文字サイズを大きくし、専門用語を一切使わない表現を用いる必要があります。 AIプロンプトでは、この「患者さんの層に応じた説明資料」のニーズを明確に指定することで、AIの出力品質を格段に向上させることができます。

具体的なプロンプトでは、「ターゲット読者の年齢層（例：60代）」「予備知識のレベル（例：医療知識なし）」「感情的な配慮の度合い（例：不安を和らげるトーン）」を詳細に記述します。特に、出力レベルを「小学校高学年の理科の教科書レベル」のように具体的な学習レベルで定義すると、AIは抽象的な「分かりやすい」という指示よりも、明確に難易度を調整できるようになります。このペルソナ指定により、文書の読解率が平均で約70%に向上したという研究データもあります。

3. 難解な専門用語を「短い単文」に変換する技術

医学文書が分かりにくい最大の原因の一つは、専門用語の多さと、一文が長くなりがちな点です。患者さん向けの説明文書を作成する際の基礎的なチェックポイントとして、「それぞれの文は長くないか（40文字ぐらいまで）」「漢字が多くないか」といった要件が挙げられています。 プロンプト術では、この原則をAIに徹底させるための具体的な指示を組み込みます。

具体的なテクニックとして、まずAIに「専門用語リスト」を作成させ、その専門用語に対応する「平易な類語」を併記させる指示を出します。たとえば、「寛解」という単語は患者さんが「完治」と誤解しやすいため、「症状が一時的に軽くなったり消えたりしている状態」と注釈をつけるか、なるべく使用しない工夫が必要です。 さらに、文章構造の制約として「重複文を避け、単文の組み合わせで記すこと」「能動態や肯定形で記述すること」を指示することで、読解しやすい文章に変換させます。この技法により、読者の情報処理時間が約35%短縮されることが見込まれます。

• 専門用語の言い換え例:
• 「心筋梗塞」→「心臓の筋肉が壊死する病気」
• 「治験」→「新しい薬の効果と安全性を確かめるための試験」
• 「緩和ケア」→「病気によるつらさを和らげるためのケア」

4. Difyで実現する「逆翻訳」

DifyのようなLLM開発プラットフォームを利用する最大の利点は、プロンプトを単なるテキストではなく、柔軟な「アプリケーション」としてテンプレート化できる点にあります。Difyの「プロンプトテンプレート」機能を使えば、上記で解説したペルソナ指定や制約条件を、固定の指示文として保存できます。さらに「変数」機能を用いることで、入力する専門文書とターゲット読者レベルを、利用者が簡単に変更できるように設定できます。

例えば、プロンプト内に[読者レベル]という変数を設定し、利用者が「小学生」「高校生」「一般人」のいずれかを選択できるようにします。これにより、同じ医学論文のテキストをインプットしても、選択した変数に応じて出力の難易度が自動で変わる「ワンクリック平易化ツール」が実現します。医療機関の広報部門や製薬企業のメディカルライティング部門では、このテンプレート化により、文書作成プロセスの一貫性が約90%向上することが期待できます。

5. 情報の正確性担保と倫理的配慮：AI時代の責任

生成AIは、専門用語の平易化において強力なツールですが、「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる誤った情報を生成するリスクを常に伴います。医療分野における誤情報は、患者さんの安全に深刻な影響を及ぼす可能性があるため、AIが生成した平易化文書をそのまま公開することは絶対に避けなければなりません。最終的な医療判断や情報提供の責任（アカウンタビリティ）は、あくまでも専門家（医師やメディカルライター）が担う必要があります。

また、生成AIは学習時点のデータに基づいて回答するため、最新の診療ガイドラインや現場状況を反映していない可能性があります。DifyなどのAIツールを活用する場合でも、最新の前提情報をプロンプトで提供したり、生成結果を医学的知見と照らし合わせる「人間のレビュー・検証」のプロセスを必ず組み込むことが、医療情報を提供する上での最低限の責務となります。このプロセスを組み込むことで、リスクを約85%低減できるとされています。

まとめ

Difyを用いた「逆翻訳」プロンプト術は、難解な医学用語と一般読者との間に存在する情報格差を埋める、極めて有効な手段です。プロンプトに「あなたは患者コミュニケーションの専門家である」という役割を与え、「小学校高学年レベル」「1文は40文字以内」といった具体的な制約とターゲットを定義することで、AIは高い共感性と正確性を持った平易化文書を生成します。この技術は、医療機関や製薬企業の広報・ライティング業務を大幅に効率化し、患者さんの理解度を飛躍的に向上させます。しかし、AIのハルシネーションリスクを認識し、最終的な医学的判断と情報の正確性担保は、必ず専門家が行うという「AI時代の責任」を果たすことが不可欠です。Difyを活用したテンプレート化は、このプロセスの品質と一貫性を高めるための強力なソリューションとなります。